Google Cloud Certified – Professional Data Engineer\". De BigQuery à Dataproc en passant par Tensorflow, cette quête mettra à l'épreuve vos connaissances sur l'ingénierie des données GCP. Attention : même si les ateliers constituent une bonne base pour développer vos compétences, ils ne suffisent pas à réussir la quête. L'examen final étant assez difficile, nous vous recommandons d'avoir suivi une formation préalable ou de posséder de l'expérience en matière d'ingénierie des données cloud et de compléter votre apprentissage à l'aide d'autres ressources.' name='description'> Google Cloud Certified – Professional Data Engineer\". De BigQuery à Dataproc en passant par Tensorflow, cette quête mettra à l'épreuve vos connaissances sur l'ingénierie des données GCP. Attention : même si les ateliers constituent une bonne base pour développer vos compétences, ils ne suffisent pas à réussir la quête. L'examen final étant assez difficile, nous vous recommandons d'avoir suivi une formation préalable ou de posséder de l'expérience en matière d'ingénierie des données cloud et de compléter votre apprentissage à l'aide d'autres ressources.' property='og:description'>
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Data Engineering

Advanced Steps 7h 5m 53 Credits

Cette quête Qwiklabs de niveau avancé est unique en son genre. Elle se compose d'ateliers pratiques qui permettent aux professionnels de l'informatique de se familiariser avec les sujets et les services au programme de la certification \"Google Cloud Certified – Professional Data Engineer\". De BigQuery à Dataproc en passant par Tensorflow, cette quête mettra à l'épreuve vos connaissances sur l'ingénierie des données GCP. Attention : même si les ateliers constituent une bonne base pour développer vos compétences, ils ne suffisent pas à réussir la quête. L'examen final étant assez difficile, nous vous recommandons d'avoir suivi une formation préalable ou de posséder de l'expérience en matière d'ingénierie des données cloud et de compléter votre apprentissage à l'aide d'autres ressources.

Data Machine Learning Business Transformation

Objectives

Cette quête Qwiklabs de niveau avancé est unique en son genre. Elle se compose d'ateliers pratiques qui permettent aux professionnels de l'informatique de se familiariser avec les sujets et les services au programme de la certification \"Google Cloud Certified – Professional Data Engineer\". De BigQuery à Dataproc en passant par Tensorflow, cette quête mettra à l'épreuve vos connaissances sur l'ingénierie des données GCP. Attention : même si les ateliers constituent une bonne base pour développer vos compétences, ils ne suffisent pas à réussir la quête. L'examen final étant assez difficile, nous vous recommandons d'avoir suivi une formation préalable ou de posséder de l'expérience en matière d'ingénierie des données cloud et de compléter votre apprentissage à l'aide d'autres ressources.

Quest Outline

Atelier pratique

Données météorologiques dans BigQuery

Dans cet atelier, vous allez analyser un historique d'observations météorologiques à l'aide de BigQuery et utiliser des données météorologiques avec d'autres ensembles de données. Cet atelier fait partie d'une série d'ateliers relatifs au traitement des données scientifiques.

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Atelier pratique

Analyser les données relatives à la natalité à l'aide de Datalab et BigQuery

Dans cet atelier, vous analyserez un grand ensemble de données (137 millions de lignes) sur la natalité à l'aide de Google BigQuery et de Cloud Datalab. Cet atelier fait partie d'un ensemble d'ateliers relatifs au traitement des données scientifiques.

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Atelier pratique

Bigtable : Qwik Start – Hbase Shell

Dans cet atelier, vous allez découvrir comment utiliser HBase Shell pour vous connecter à une instance Cloud Bigtable.

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Atelier pratique

Cloud TPU: Qwik Start

In this lab you will learn to use a Cloud TPU to accelerate specific TensorFlow machine learning workloads on Compute Engine.

Atelier pratique

Predict Housing Prices with Tensorflow and Cloud ML Engine

In this lab you will build an end to end machine learning solution using Tensorflow + Cloud ML Engine and leverage the cloud for distributed training and online prediction.

Atelier pratique

Exécuter un pipeline de traitement de texte Big Data dans Cloud Dataflow

Dans cet atelier, vous allez utiliser Google Cloud Dataflow pour créer un projet Maven à l'aide du SDK Cloud Dataflow et exécuter un pipeline distribué de comptage de mots dans la console Google Cloud Platform.

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Atelier pratique

ETL Processing on GCP Using Dataflow and BigQuery

In this lab you will build several Data Pipelines that will ingest data from a publicly available dataset into BigQuery.

Atelier pratique

Launching Dataproc Jobs with Cloud Composer

In this lab you’ll use Google Cloud Composer to automate the transform and load steps of an ETL data pipeline.

Atelier pratique

Créer un pipeline d'analyse de données IdO sur Google Cloud Platform

Dans cet atelier, vous allez découvrir comment connecter et gérer des appareils à l'aide de Cloud IoT Core, ingérer le flux d'informations à l'aide de Cloud Pub/Sub, traiter des données IdO à l'aide de Cloud Dataflow et utiliser BigQuery pour analyser les données IdO.

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Atelier pratique

Utiliser Google Cloud Dataprep

Cloud Dataprep est l'outil de préparation de données en libre-service de Google. Dans cet atelier, vous allez apprendre à nettoyer et à enrichir plusieurs ensembles de données à l'aide de Cloud Dataprep.

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Atelier pratique

Simulating a Data Warehouse in the Cloud Using BigQuery and Dataflow

In this lab you build several Data Pipelines that will ingest data from the USA Babynames dataset into BigQuery, simulating a batch transformation

Atelier pratique

Predict Visitor Purchases with a Classification Model in BQML

In this lab you will use a newly available ecommerce dataset to run some typical queries that businesses would want to know about their customers’ purchasing habits.

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Atelier pratique

Predict Taxi Fare with a BigQuery ML Forecasting Model

In this lab you will explore millions of New York City yellow taxi cab trips available in a BigQuery Public Dataset, create a ML model inside of BigQuery to predict the fare, and evaluate the performance of your model to make predictions.

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